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# Application
# CBQ estimation: 
# Replication of Alvarez and Nagler (1995)
# Q9
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# Prepare dataset

library(mlogit)
source("cbq_function.R")
dat <- read.table("nes9212r.asc")
varnames <- c("preschc", # choice: 1 Bush 2 Clinton 3 Perot
              "educ", # Respondents education
              "east", # Region (East)
              "south", # Region (South)
              "west", # Region (West)
              "women", # Gender (Female)
              "respfinp", # Felt personal finance were worse
              "natlec", # Felt national economy was worse
              "bclibdis", # Ideological Distance
              "gblibdis", # Ideological Distance
              "rplibdis", # Ideological Distance
              "dem", # Democrat
              "rep", # Republican
              "respgjob", # Oppose government jobs
              "resphlth", # Oppose government health care
              "respblk", # Oppose government minority assistance
              "respab", # Abortion
              "termlim", # Term limits
              "age1829", # Age: 18-29
              "age3044", # Age: 30-44
              "age4559", # Age: 45-59
              "newvoter", # New or returning voter
              "deficit") # Felt deficit was a major problem
names(dat) <- varnames
dat$choice <- "Bush"
dat$choice[which(dat$preschc==2)] <- "Clinton"
dat$choice[which(dat$preschc==3)] <- "Perot"
names(dat)[9] <- "dist.Clinton"
names(dat)[10] <- "dist.Bush"
names(dat)[11] <- "dist.Perot"
vote_dat <- mlogit.data(dat, varying = c(9:11), shape = "wide", choice = "choice")
vote_dat$bush <- ifelse(vote_dat$alt=="Bush",1,0)
vote_dat$clinton <- ifelse(vote_dat$alt=="Clinton",1,0)
vote_dat$perot <- ifelse(vote_dat$alt=="Perot",1,0)
vote_dat$respfinp.bush <- vote_dat$respfinp * vote_dat$bush
vote_dat$respfinp.clinton <- vote_dat$respfinp * vote_dat$clinton
vote_dat$natlec.bush <- vote_dat$natlec * vote_dat$bush
vote_dat$natlec.clinton <- vote_dat$natlec * vote_dat$clinton
vote_dat$respgjob.bush <- vote_dat$respgjob * vote_dat$bush
vote_dat$respgjob.clinton <- vote_dat$respgjob * vote_dat$clinton
vote_dat$resphlth.bush <- vote_dat$resphlth * vote_dat$bush
vote_dat$resphlth.clinton <- vote_dat$resphlth * vote_dat$clinton
vote_dat$respblk.bush <- vote_dat$respblk * vote_dat$bush
vote_dat$respblk.clinton <- vote_dat$respblk * vote_dat$clinton
vote_dat$respab.bush <- vote_dat$respab * vote_dat$bush
vote_dat$respab.clinton <- vote_dat$respab * vote_dat$clinton
vote_dat$east.bush <- vote_dat$east * vote_dat$bush
vote_dat$east.clinton <- vote_dat$east * vote_dat$clinton
vote_dat$south.bush <- vote_dat$south * vote_dat$bush
vote_dat$south.clinton <- vote_dat$south * vote_dat$clinton
vote_dat$west.bush <- vote_dat$west * vote_dat$bush
vote_dat$west.clinton <- vote_dat$west * vote_dat$clinton
vote_dat$newvoter.bush <- vote_dat$newvoter * vote_dat$bush
vote_dat$newvoter.clinton <- vote_dat$newvoter * vote_dat$clinton
vote_dat$termlim.bush <- vote_dat$termlim * vote_dat$bush
vote_dat$termlim.clinton <- vote_dat$termlim * vote_dat$clinton
vote_dat$deficit.bush <- vote_dat$deficit * vote_dat$bush
vote_dat$deficit.clinton <- vote_dat$deficit * vote_dat$clinton
vote_dat$dem.bush <- vote_dat$dem * vote_dat$bush
vote_dat$dem.clinton <- vote_dat$dem * vote_dat$clinton
vote_dat$rep.bush <- vote_dat$rep * vote_dat$bush
vote_dat$rep.clinton <- vote_dat$rep * vote_dat$clinton
vote_dat$women.bush <- vote_dat$women * vote_dat$bush
vote_dat$women.clinton <- vote_dat$women * vote_dat$clinton
vote_dat$educ.bush <- vote_dat$educ * vote_dat$bush
vote_dat$educ.clinton <- vote_dat$educ * vote_dat$clinton
vote_dat$age1829.bush <- vote_dat$age1829 * vote_dat$bush
vote_dat$age1829.clinton <- vote_dat$age1829 * vote_dat$clinton
vote_dat$age3044.bush <- vote_dat$age3044 * vote_dat$bush
vote_dat$age3044.clinton <- vote_dat$age3044 * vote_dat$clinton
vote_dat$age4559.bush <- vote_dat$age4559 * vote_dat$bush
vote_dat$age4559.clinton <- vote_dat$age4559 * vote_dat$clinton
vote_dat$Y <- ifelse(vote_dat$choice=="TRUE", 1, -1)
vote_dat <- vote_dat[order(vote_dat$chid,vote_dat$Y),]

Y <- vote_dat$Y
ind <- vote_dat$chid
N_indx <- length(unique(ind))
N <- length(Y)
X <- as.matrix(subset(vote_dat,select = c(
  dist , respfinp.bush , natlec.bush , respgjob.bush , resphlth.bush , 
  respblk.bush , respab.bush , east.bush , south.bush , west.bush , newvoter.bush , termlim.bush ,
  deficit.bush , dem.bush , rep.bush , women.bush , educ.bush , age1829.bush , age3044.bush , age4559.bush
  , respfinp.clinton , natlec.clinton , respgjob.clinton , resphlth.clinton , 
  respblk.clinton , respab.clinton , east.clinton , south.clinton , west.clinton , newvoter.clinton , termlim.clinton ,
  deficit.clinton , dem.clinton , rep.clinton , women.clinton , educ.clinton , age1829.clinton , age3044.clinton , age4559.clinton
)))
n_covariate <- dim(X)[2]

cbq_fit <- cbq(N = N,
               n_covariate =  n_covariate,
               X = X,
               Y = Y,
               N_indx = N_indx,
               ind = ind,
               qtl = 9,
               nchain=5,
               niter = 1000
)

save(cbq_fit,file="cbq_vote_q9.RData")
